短语2vec 修改在VS下编译 灵感来自 Quoc Le 和 Tomas Mikolov 的作品。 见

在输入密码正确的条件下，控制电控锁开启，同时显示“O”（表示OPEN）字样；当输入密码错误时，发出错误警告声音，同时显示“C”(表示CLOSE)字样；当六次误码输入的情况下，产生报警电平报警。还可以实现对密码的修改，修改成功后，蜂鸣器发出确认音。

实现将unsigned char数组转成string型，用16进制显示。

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面向语义理解的特征学习 图像智能理解

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SNOMED CT数据库脚本 该存储库中的脚本可用于创建和填充MYRF，PostgreSQL，MSSQL或NEO4J数据库，以及以RF2分发格式分发的SNOMED CT术语版本。 请查看每个不同的数据库加载脚本的相关子目录： 如果您有用于其他数据库的任何脚本，请派生此存储库并创建请求请求以提交任何贡献。

br 适用于Python的盲文（6点单元格模式） 1级 import pybrl print pybrl.braille("braille for python is cool!") -> "⠃⠗⠁⠊⠇⠇⠑⠀⠋⠕⠗⠀⠏⠽⠞⠓⠕⠝⠀⠊⠎⠀⠉⠕⠕⠇⠮" print pybrl.ascii("⠃⠗⠁⠊⠇⠇⠑⠀⠋⠕⠗⠀⠏⠽⠞⠓⠕⠝⠀⠊⠎⠀⠉⠕⠕⠇⠮") -> "braille for python is cool!" 转换次数 盲文到ascii 盲文到十六进制 点字到点字 盲文到矩阵 ASCII到盲文 十六进制到盲文 点到盲文 盲文矩阵 矛盾（2年级） 去做！ 符号映射 CSV文件，其中包含盲文符号，ASCII，十六进制，Unicode，点，矩阵，单词，含义和解码数据之间的基本映射。 IPython笔记本演示 资料来源： MIT许可证（MIT） 版权所有（c）2015 Marko

传统的基于稀疏表示的目标跟踪方法主要利用目标的灰度特征构建稀疏表示模型。由于灰度特征对光照变化敏感，这会影响目标跟踪在复杂场景下的鲁棒性。基于多源数据融合的目标跟踪可以明显提升目标跟踪鲁棒性，但如何有效融合不同维度，不同类型的多源目标特征成为基于多源数据融合的目标跟踪所要解决的关键问题。提出了一个基于目标状态以及灰度特征的稀疏表示目标跟踪方法。所提出的方法可通过基于核函数表示的稀疏表示模型，在探究目标状态以及灰度特征相关性的基础上，将两种不同维度的特征进行有效融合，提升目标跟踪在复杂场景下的鲁棒性。

1. BMP 图像文件格式分析 1.1 文件组成： 文件除了存储内容以外，还会在文件头部存储一些文件的属性信息，如 文件类型，大小，时间等。 文件组成 ＝{文件头，数据组织方式等}+ 文件数据 图像文件的二进制表示 1.2 文本文件的文件头 使用记事本，输入 “11111”，以unicode 编码方式保存文件。发现除了1 的ASCII 编码0031 以外，在文件开始的部分多了 “FF FE ”，这个FF FE 就是文件头标志，表示这是一个以unicode 编码，小端方式 （little endian） 储存的文本文件。 图像文件的二进制表示 使用写字板wordpad.exe ，输入 “11111”保存为rtf 文件，然后打开，发现除了 11111之上，多出了更多的信息，这就是用来组织文件结构的文件头信息。 图像文件的二进制表示 1.3 BMP 文件的文件头 BMP 文件的数据按照从文件头开始的先后顺序分为四个部分： bmp 文件头 （bmp file header）：提供文件的格式、大小等信息  位图信息头 （bitmap information）：提供图像数据的尺寸、位平面数、